(57)【要約】【課題】アクセントの位置に関係なく高精度で単語を認識する音声認識装置を提供する。【解決手段】音声認識装置４０は、音響信号の中から音声信号を含む発話区間を検出する発話区間検出部４１と、発話区間検出部４１により検出された発話区間内の音声信号のうち初期部分を増幅する音声初期増幅部４２と、発話区間検出部４１により検出され、かつ、音声初期増幅部４２により増幅された音声信号を分析することにより、その音声信号から音響特徴量を抽出する音声分析部４３と、あらかじめ作成された各単語の音響特徴量を記憶する音響ライブラリ４４と、音声分析部４３により抽出された特徴量を音響ライブラリ４４に記憶された各単語の音響特徴量と照合し、各単語の尤度を算出する照合部４５と、照合部４５により算出された各単語の尤度のうち最尤度の単語を認識結果と判定する判定部４６とを備える。【選択図】図１
2010039073.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
音響信号の中から音声信号を含む発話区間を検出する発話区間検出手段と、
前記発話区間検出手段により検出された発話区間内の音声信号のうち初期部分を増幅する音声初期増幅手段と、
前記発話区間検出手段により検出され、かつ、前記音声初期増幅手段により増幅された音声信号を分析して音響特徴量を抽出する音声分析手段と、
あらかじめ作成された各単語の音響特徴量を記憶する音響ライブラリと、
前記音声分析手段により抽出された音響特徴量を前記音響ライブラリに記憶された各単語の音響特徴量と照合して各単語の尤度を算出する照合手段と、
前記照合手段により算出された各単語の尤度のうち最尤度の単語を認識結果と判定する判定手段とを備えた音声認識装置。
【請求項２】
請求項１に記載の音声認識装置であって、
前記音声初期増幅手段は、
前記発話区間検出手段により検出された発話区間の開始時点の前後に渡って所定期間を設定する手段と、
前記設定された所定期間内の音声信号を増幅する手段とを含む、音声認識装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の音声認識装置であって、
前記発話区間検出手段は、
前記音響信号を所定時間ごとにフレームに分割するフレーム分割手段と、
前記フレーム分割手段により分割された音響信号をフレームごとに周波数変換する周波数変換手段と、
前記周波数変換手段により周波数変換された音響信号を微分して微分係数を算出する微分手段と、
前記微分手段により算出された微分係数の度数分布に基づいて音声を含む音声フレームを前記発話区間と判定する音声フレーム判定手段とを含む、音声認識装置。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれか１項に記載の音声認識装置を搭載した輸送機器。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音声認識装置に関し、さらに詳しくは、音声信号の中から単語を認識する音声認識装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
音声認識方法の１つとして、隠れマルコフモデル（以下、「ＨＭＭ」と略称する。）が広く知られている（非特許文献１参照）。ＨＭＭは、話者や発声変動等の音声が有する揺らぎを統計的に学習することによって高い認識精度を得ることができるので、現代では音声認識方法として定着している。
【０００３】
しかしながら、日本語の音声認識は、第１音節にアクセントがない単語、特に第２音節にアクセントがある単語は、音声の開始部分の音響分析が難しい。そのため、そのような単語の音声認識率が低いという問題がある。
【特許文献１】特開２０００−０９９０７７号公報
【特許文献２】特開２００７−０１３８５１号公報
【特許文献３】特開２００７−０８９０６１号公報
【特許文献４】特開２００７−２０６２３９号公報
【特許文献５】特願２００８−１９９７１３号（同一出願人の未公開先願）
【非特許文献１】Lawrence Rabiner, Biing-Hwang Juang(共著)，古井貞煕（監訳），「音声認識の基礎」，第６章，ＮＴＴアドバンステクノロジ，１９９５年
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明の目的は、アクセントの位置に関係なく高精度で単語を認識することができる音声認識装置を提供することである。
【課題を解決するための手段及び発明の効果】
【０００５】
本発明による音声認識装置は、音響信号の中から音声信号を含む発話区間を検出する発話区間検出手段と、発話区間検出手段により検出された発話区間内の音声信号のうち初期部分を増幅する音声初期増幅手段と、発話区間検出手段により検出され、かつ、音声初期増幅手段により増幅された音声信号を分析して音響特徴量を抽出する音声分析手段と、あらかじめ作成された各単語の音響特徴量を記憶する音響ライブラリと、音声分析手段により抽出された音響特徴量を音響ライブラリに記憶された各単語の音響特徴量と照合して各単語の尤度を算出する照合手段と、照合手段により算出された各単語の尤度のうち最尤度の単語を認識結果と判定する判定手段とを備える。
【０００６】
本発明によれば、音響信号の中から音声信号を含む発話区間が検出され、発話区間内の音声信号のうち初期部分が増幅された後、音声信号が分析されて音響特徴量が抽出されるため、アクセントの位置に関係なく高精度で単語を認識することができる。
【０００７】
好ましくは、音声初期増幅手段は、発話区間検出手段により検出された発話区間の開始時点の前後に渡って所定期間を設定する手段と、設定された所定期間内の音声信号を増幅する手段とを含む。
【０００８】
この場合、発話区間の開始時点の前後に渡る所定期間内の音声信号が増幅されるため、発話区間内の音声信号のうち初期部分がほぼ確実に増幅される。
【０００９】
好ましくは、発話区間検出手段は、音響信号を所定時間ごとにフレームに分割するフレーム分割手段と、フレーム分割手段により分割された音響信号をフレームごとに周波数変換する周波数変換手段と、周波数変換手段により周波数変換された音響信号を微分して微分係数を算出する微分手段と、微分手段により算出された微分係数の度数分布に基づいて音声を含む音声フレームを発話区間と判定する音声フレーム判定手段とを含む。
【００１０】
この場合、フレームごとに周波数変換された音響データを微分して微分係数を算出し、微分係数の度数分布に基づいて音声フレームを判定しているため、発話区間が容易に検出される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、図面を参照し、本発明の実施の形態を詳しく説明する。図中同一又は相当部分には同一符号を付してその説明は繰り返さない。
【００１２】
図１を参照して、本発明の実施による音声認識装置４０は、発話区間検出部４１と、音声初期増幅部４２と、音声分析部４３と、音響ライブラリ４４と、照合部４５と、判定部４６とを備える。
【００１３】
発話区間検出部４１は、音響信号の中から音声信号を含む発話区間を検出する。音声初期増幅部４２は、発話区間検出部４１により検出された発話区間内の音声信号のうち初期部分を増幅する。音声分析部４３は、発話区間検出部４１により検出され、かつ、音声初期増幅部４２により増幅された音声信号を分析することにより、その音声信号から音響特徴量を抽出する。
【００１４】
音響ライブラリ４４は、音響モデル４７と、単語辞書４８とを記憶する。音響モデル４７は、あらかじめ作成された各単語の音響特徴量（たとえばスペクトルやケプストラムなどの特徴ベクトル）である。具体的には、音響モデル４７は、単語ごとに標準音声パターンの音響的特徴をモデル化したものであり、入力音声パターンとの音響的な類似性の評価を行うための参照情報であり、ここには、音素や音節等の微小単位ごとに学習された音響パラメータが格納されている。また、単語辞書４８は、音響モデルの接続に関する制約を与えるための情報、たとえばある音素に引き続いて別の音素が出現する確率であり、ここには、認識対象となる単語が音節表記とともに格納されている。音響モデル４７及び単語辞書４８は、事前に収録した学習データを用いた学習によって作成される。学習データは、たとえば多数の話者の様々な状況における発話を収録した音声データである。
【００１５】
照合部４５は、音声分析部４３により抽出された特徴量を音響ライブラリ４４に記憶された各単語（認識候補）の音響特徴量と照合し、ＨＭＭアルゴリズムにより各単語の尤もらしさを表す尤度を算出する。判定部４６は、照合部４５により算出された各単語の尤度のうち最尤度の単語を認識結果と判定する。詳細は、特開２００７−２０６２３９号公報（特許文献４）の記載をここに援用する。
【００１６】
図２を参照して、発話区間検出部４１は、フレーム分割部２３と、高速フーリエ変換部（ＦＦＴ；Fast Fourier Transform）２４と、微分部２５と、音声フレーム判定部２６とを備える。フレーム分割部２３は、音響信号を所定時間（たとえば１０ｍｓ）ごとにフレームに分割する。高速フーリエ変換部２４は、フレーム分割部２３により分割された音響信号をフレームごとに高速フーリエ変換する。微分部２５は、高速フーリエ変換部２４によりフーリエ変換された音響信号を微分して微分係数を算出する。音声フレーム判定部２６は、微分部２５により算出された微分係数の度数分布に基づいて音声を含む音声フレームを発話区間と判定する。詳細は、特願２００８−１９９７１３号（特許文献５）の記載をここに援用する。
【００１７】
次に図３に示したフロー図を参照し、音声認識装置４０の動作を説明する。
【００１８】
音声認識装置４０に、たとえば図４（ａ）に示されるような音響信号が入力される。音声認識装置４０がナビゲーションシステムに内蔵される場合、操作を指令する音声（コマンド）がマイクで検知され、マイクから音声認識装置４０に音声信号が入力される。コマンドは、１つの単語のみで構成されてもよく、また、数単語の短いフレーズで構成されてもよい。
【００１９】
まず、発話区間検出部４１は、入力された音響信号の中から、図４（ｂ）に示されるように、音声信号を含む発話区間Ｔを検出する（Ｓ１０）。発話区間検出動作の詳細は後述する。
【００２０】
続いて、音声初期増幅部４２は、発話区間検出部４１により検出された発話区間Ｔ内の音声信号のうち初期部分を増幅する（Ｓ１１，Ｓ１２）。具体的には、図４（ｃ）に示されるように、発話区間検出部４１により検出された発話区間Ｔの開始時点ｔｓの前後に渡って所定期間τ（たとえば５０ｍｓ）を設定し（Ｓ１１）、図４（ｄ）に示されるように、設定された所定期間τ内の音声信号をｋ倍に増幅する（Ｓ１２）。ここで、ｋ＞１であり、たとえばｋ＝１．２である。このように、発話区間Ｔの開始時点ｔｓの前後に渡る所定期間τ内の音声信号が増幅されるため、発話区間Ｔ内の初期部分の音声信号を確実に増幅することができる。
【００２１】
続いて、音声分析部４３は、発話区間検出部４１により検出され、かつ、音声初期増幅部４２により増幅された音声信号を分析することにより、その音声信号からメルケプストラムなどの音響特徴量を抽出する（Ｓ１３）。
【００２２】
続いて、照合部４５は、音声分析部４３により抽出された特徴量を音響ライブラリ４４に記憶された各単語の音響特徴量と照合し、ＨＭＭアルゴリズムにより各単語の尤もらしさを表す尤度を算出する（Ｓ１４）。すなわち、照合部４５は、単語辞書４８中の単語ごとに、その単語の音節表記に従って音素を連結して音声パターンモデルを生成するとともに、音声分析部４３から受け取った音響特徴量の時系列と音響モデル４７とを照合する。
【００２３】
そして、判定部４６は、照合部４５により算出された各単語の尤度のうち最尤度の単語を認識結果と判定する（Ｓ１５）。
【００２４】
次に、図５に示したフロー図を参照し、発話区間検出動作の詳細を説明する。
【００２５】
まず、フレーム分割部２３は、入力された音響信号を所定時間ごとにフレームに分割し（Ｓ２０）、高速フーリエ変換部２４は、フレーム分割部２３により分割された音響信号タｘ（ｔ）をフレームごとに高速フーリエ変換する（Ｓ２１）。
【００２６】
続いて、微分部２５は、高速フーリエ変換部２４によりフーリエ変換された音響信号（以下、「パワースペクトル」という。）Ｘ（ｆ）を微分して微分係数（傾きｄＸ／ｄｆ）を算出する（Ｓ１２〜Ｓ１４）。より具体的には、周波数変換された音響信号のうち微分部２５による微分の対象となる周波数帯域を所定範囲に制限する（Ｓ２２）。所定範囲としては音声信号が含まれる０〜２ＫＨｚが好ましい。続いて、周波数ｆを微小区間Δｆ（たとえば１００Ｈｚ）に分割する（Ｓ２３）。パワースペクトルＸ（ｆ）をΔｆの幅で離散化された関数Ｘｉ＝Ｘ（ｉ・Δｆ）とみなし、微分係数をパワースペクトルＸｉの差分Ｄｉとして次の式（１）により算出する（Ｓ２４）。
Ｄｉ＝（Ｘｉ＋１−Ｘｉ）／（ｉ＋１−ｉ）＝Ｘｉ＋１−Ｘｉ  …（１）
【００２７】
なお、厳密には、微分係数ｄＸ／ｄｆは次の式（２）で表される。
ｄＸ／ｄｆ＝（Ｘ（ｆ＋Δｆ）−Ｘ（ｆ））／Δｆ  …（２）
【００２８】
微分係数の算出後、音声フレーム判定部２６は、微分部２５により算出された微分係数の度数分布に基づいて音声を含む音声フレームを判定する（Ｓ２５〜Ｓ２９）。
【００２９】
図６は、微分係数の度数分布を示す。音声を含まない雑音のみのフレームの場合、微分係数０付近で度数が最大になり、音声を含むフレームの場合、正及び負のある微分係数で度数が最大になる。図７は、この微分係数の絶対値の度数分布を示す。音声を含まない雑音のみのフレームの場合、分散は比較的大きくなり、音声を含むフレームの場合、分散は比較的小さくなる。
【００３０】
したがって、まず微分係数Ｄｉの絶対値｜Ｄｉ｜を算出し（Ｓ２５）、算出した絶対値｜Ｄｉ｜の分散σを次の式（３）により算出する（Ｓ２６）。
【数１】
2010039073.tif 000003
【００３１】
ここで、Ｎは微分係数Ｄｉの全数である。また、μは絶対値｜Ｄｉ｜の平均であり、次の式（４）で表される。
【数２】
2010039073.tif 000004
【００３２】
そして、算出した分散σを所定のしきい値σｔと比較する（Ｓ２７）。比較の結果、分散σが所定のしきい値σｔよりも小さい場合（Ｓ２７でＹＥＳ）、当該フレームを音声フレームと判定する（Ｓ２８）。一方、分散σが所定のしきい値σｔよりも大きい場合（Ｓ２７でＮＯ）、当該フレームを非音声フレーム（雑音フレーム）と判定する（Ｓ２９）。
【００３３】
以上のように第１の実施の形態によれば、音響信号の中から音声信号を含む発話区間Ｔが検出され、発話区間Ｔ内の音声信号のうち初期部分が増幅された後、音声信号が分析されて音響特徴量が抽出されるため、本来は第１音節にアクセントがない単語でも擬似的に第１音節にアクセントが付けられたことになり、従来よりも音声認識率を向上させることができる。
【００３４】
また、フレームごとにフーリエ変換された音響データを微分して微分係数を算出し、微分係数の度数分布に基づいて音声フレームを判定しているため、発話区間Ｔを容易に検出することができる。
【００３５】
［用途］
上記実施の形態による音声認識装置４０は典型的には自動二輪車に搭載される。たとえば図８に示すように、自動二輪車１には、車載通信機２０と、車載情報機器５０と、運転者が着用するヘルメット１５Ａに装備されるヘルメット側無線通信機３０Ａと、同乗者が着用するヘルメット１５Ｂに装備されるヘルメット側無線通信機３０Ｂとが搭載される。上記音声認識装置４０は車載情報機器５０に内蔵される。
【００３６】
自動二輪車１は、車体フレーム２と、この車体フレーム２に対して上下に揺動可能に取り付けられた動力ユニット３と、この動力ユニット３からの駆動力を得て回転する後輪４と、車体フレーム２の前部にフロントフォーク５を介して取り付けられた操向車輪としての前輪６と、フロントフォーク５と一体的に回動するハンドル７とを備えている。ハンドル７には、メイン電源スイッチ２８が備えられている。
【００３７】
動力ユニット３は、車体フレーム２の中央付近の下部に揺動自在に連結されているとともに、車体フレーム２の後部に対しては、リアサスペンションユニット８を介して弾性的に結合されている。車体フレーム２の中央付近の上部には、運転者用のシート９が配置され、さらにその後方には同乗者用のシート１０が配置されている。車体フレーム２において、シート９とハンドル７との間の位置には、運転者が足を置く運転者用ステップ１１が設けられている。また、運転者用のシート９の下方には、車体フレーム２の両側に、同乗者が足を置くためのステップ１２が設けられている。運転者及び同乗者の乗車状態を検出するために、シート９，１０には、それぞれ、運転席着座センサ１３及び同乗者席着座センサ１４が設けられている。
【００３８】
車載通信機２０は、同乗者用のシート１０の下方位置において、車体フレーム２に固定されている。この車載通信機２０は、同乗者用のシート１０の後方において車体フレーム２に固定されたアンテナ２１と接続されており、ヘルメット側無線通信機３０Ａ，３０Ｂとの間で無線通信を行う。車載情報機器５０は、ハンドル７に固定されており、さらに、車載通信機２０と配線接続されている。車載情報機器５０の例としては、走行経路の音声案内を行うナビゲーションシステム、音楽プレイヤ、ラジオ、携帯電話機の通話音声を中継する電話音声中継装置などを挙げることができる。車載通信機２０及び車載情報機器５０は、車載バッテリ２９からの給電を受けて動作するようになっている。
【００３９】
ヘルメット１５Ａ，１５Ｂの内面において、乗員の左右の耳元に対向する位置には、一対のスピーカ３１が固定されており、乗員の口元に対向する位置にはマイクロフォン３３が固定されている。一方、帽体の背面には、ヘルメット側無線通信機３０Ａ，３０Ｂが固定されている。このヘルメット側無線通信機３０Ａ，３０Ｂは、アンテナ３６を備え、スピーカ３１及びマイクロフォン３３と接続される。
【００４０】
以上、本発明の実施の形態を説明したが、上述した実施の形態は本発明を実施するための例示に過ぎない。よって、本発明は上述した実施の形態に限定されることなく、その趣旨を逸脱しない範囲内で上述した実施の形態を適宜変形して実施することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００４１】
【図１】本発明の実施の形態による音声認識装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図２】図１中の発話区間検出部の構成を示す機能ブロック図である。
【図３】図１に示した音声認識装置の動作を示すフロー図である。
【図４】図３に示した動作中の各音声信号を示す波形図であり、（ａ）は入力される音響信号（音声信号を含む）、（ｂ）は発話区間が検出された音声信号、（ｃ）は発話区間の開始時点の前後に渡って所定期間が設定された音声信号、（ｄ）は発話区間の初期部分が増幅された音声信号を示す。
【図５】図３中の発話区間検出動作の詳細を示すフロー図である。
【図６】音声フレーム及び非音声フレームをフーリエ変換しかつ微分して得られた微分係数の度数分布を示すグラフである。
【図７】図６に示した微分係数の絶対値の度数分布を示すグラフである。
【図８】図１に示した音声認識装置を搭載した自動二輪車の外観構成を示す側面図である。
【符号の説明】
【００４２】
１  自動二輪車
２３  フレーム分割部
２４  高速フーリエ変換部
２５  微分部
２６  音声フレーム判定部
４０  音声認識装置
４１  発話区間検出部
４２  音声初期増幅部
４３  音声分析部
４４  音響ライブラリ
４５  照合部
４６  判定部
４７  音響モデル
４８  単語辞書
【図１】
2010039073.tif 000005
【図２】
2010039073.tif 000006
【図３】
2010039073.tif 000007
【図４】
2010039073.tif 000008
【図５】
2010039073.tif 000009
【図６】
2010039073.tif 000010
【図７】
2010039073.tif 000011
【図８】
2010039073.tif 000012